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基于改进yolov5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪

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济南大学学报(自然科学版) 2024年

作者：李志安林道程姜晓凤夏英杰李金屏济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南大学信息科学与工程学院济南大学信息处理与认知计算山东省高校重点实验室

针对因受水面波纹、反光及目标外观特征相似而导致的游泳池中目标检测跟踪困难的问题，提出一种基于改进yolov5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪方法；通过引入注意力机制改进yolov5算法，增强算法对目标特征的提取能力；将检测结... 详细信息

针对因受水面波纹、反光及目标外观特征相似而导致的游泳池中目标检测跟踪困难的问题，提出一种基于改进yolov5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪方法；通过引入注意力机制改进yolov5算法，增强算法对目标特征的提取能力；将检测结果输入到DeepSort算法框架中，在级联匹配中引入K邻域限制筛选目标检测框，减少因目标外观特征不明显引起的身份切换问题；利用匈牙利算法对检测框和预测框进行匹配，对未匹配成功的检测框采用距离交并比代替交并比进行二次匹配，提高DeepSort算法的跟踪性能；通过对比实验和消融实验验证了所提出的多目标检测跟踪算法的性能。结果表明：改进的yolov5算法平均精准度提高2%，结合DeepSort算法跟踪检测，身份切换平均减少51次，多目标跟踪精确率为80.26%，比原始yolov5和Deepsort算法跟踪准确率提升了3.85%。

关键词：目标检测目标跟踪 yolov5算法 DeepSort算法注意力机制 K邻域限制

基于改进yolov5算法的水淹电厂检测算法研究

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电子器件 2024年第1期47卷 221-226页

作者：张显吴青盟王龙王成军崔东辉张萌贵州黔源电力股份有限公司贵州贵阳550002 南京南自信息技术有限公司江苏南京210003 东南大学电子科学与工程学院江苏南京210096

为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进yolov5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂... 详细信息

为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进yolov5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂设备的水渍渗漏数据集并使用了数据增强策略;经实验测试表明,算法在检测效果上提升明显,相比于基于原始yolov5算法的水淹电厂模型的平均精度均值mAP提升了5.24%,满足了工程实际需求,具有较高的实用性。

关键词：水淹电厂目标检测深度学习 yolov5算法

基于改进yolov5算法的实木板材表面缺陷检测

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林业机械与木工设备 2024年第3期52卷 24-29页

作者：沈胤熙刘英杨雨图南京林业大学机械电子工程学院江苏南京210037

实木板材在世界范围内被广泛地应用于建筑、家居、艺术等领域,由于板材表面存在着影响其性能的不同种类的缺陷,而人工去除实木板材缺陷生产效率较低,质量无法保证。为了解决实木板材表面缺陷检测中存在的效率低下及过分依靠工人主观判... 详细信息

实木板材在世界范围内被广泛地应用于建筑、家居、艺术等领域,由于板材表面存在着影响其性能的不同种类的缺陷,而人工去除实木板材缺陷生产效率较低,质量无法保证。为了解决实木板材表面缺陷检测中存在的效率低下及过分依靠工人主观判断的问题,将机器视觉和深度学习方法相结合,利用机器代替人对实木板材进行缺陷检测。具体使用彩色CCD相机采集了赤松和樟子松两种实木板材,裁剪成共计1500张大小为2048×2048像素的木材图片,图片中包含着活节、死节、髓心及裂缝缺陷。在yolov5结构基础上,受到了Vision Transformer的启发,在主干网络中使用了全局注意力模块来改进算法,并且针对实木板材的横向锯切方式修改了损失函数,以求在实木板材缺陷检测锯切这一任务中获得更好的效果。充分训练后在测试集上整体mAP达到0.974,召回率达到0.946,较未改进的yolov5分别提高了5.98%和9.36%,表现出一定优越性。

关键词：实木板材缺陷检测 yolov5算法 Vision Transformer 木材加工

基于yolov5算法的无人机伤员搜救系统设计

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科技创新与应用 2024年第1期14卷 156-159页

作者：廖骏明徐逸晖郑潞郑善豪卓伟豪廖绍成中国矿业大学江苏徐州221116

无人机伤员搜救系统是一种利用无人机在灾难现场搜索,并基于高清相机图像定位伤员的技术,该方法可以高效搜索受伤或者昏迷的伤员,提高搜救效率、减少救援人员的风险。该文介绍一种基于yolov5目标检测算法的无人机伤员搜救系统,该系统使... 详细信息

无人机伤员搜救系统是一种利用无人机在灾难现场搜索,并基于高清相机图像定位伤员的技术,该方法可以高效搜索受伤或者昏迷的伤员,提高搜救效率、减少救援人员的风险。该文介绍一种基于yolov5目标检测算法的无人机伤员搜救系统,该系统使用卷积神经网络模型,能够实现对伤员的目标检测,并使用PyQt5框架设计图形用户界面,将关键图像和文本信息显示在屏幕上,便于搜救人员开展工作。介绍四旋翼无人机的硬件组成、YOLO算法的原理、神经网络模型训练和GUI软件开发的过程,并模拟伤员拍摄照片进行识别实验,验证该系统的有效性和可行性,为无人机伤员搜救技术的发展提供一种新的思路和方法。

关键词：无人机目标检测 PyQt5 yolov5算法伤员搜救

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基于yolov5算法的圆心定位方法

工业控制计算机 2024年第1期37卷 117-119页

作者：肖钦峰魏东刘波莫永迪王炳智北华航天工业学院电子与控制工程学院河北廊坊065000

准确地获取图像中圆形目标的圆心是目标识别和定位中的关键问题。目前圆心定位主要采用最小二乘拟合圆以及HOUGH变换方法,但这些方法在不同程度上存在着鲁棒性不强、对环境光线要求高、需提前调试参数确定阈值、复杂背景下效果急剧变差... 详细信息

准确地获取图像中圆形目标的圆心是目标识别和定位中的关键问题。目前圆心定位主要采用最小二乘拟合圆以及HOUGH变换方法,但这些方法在不同程度上存在着鲁棒性不强、对环境光线要求高、需提前调试参数确定阈值、复杂背景下效果急剧变差等局限性。针对该问题,提出一种综合运用yolov5算法、Grabcut算法和灰度质心法进行图像分类、图像分割和灰度重心算法求取圆心坐标。该方法使用yolov5对图像中的圆形目标进行粗定位,再通过图像分割方法分割出圆形目标,最后使用加权型的灰度重心算法准确定位出圆心坐标,实现对圆形标志的可靠定位。用多个实验比较了该算法与现有算法的精度和稳定性,实验表明,该算法与现有算法相比,在干扰及形变的情况下圆心定位平均相对误差保持在0.5pixel以内,而在干扰、强形变及目标残缺的情况下仍能保持在7 pixel以内,该算法不仅提高了圆形目标圆心检测的鲁棒性和准确性,而且具有良好的抗干扰性。

关键词：圆心定位 yolov5算法图像分割灰度质心法

基于yolov5算法的无人值守智能变电站异物入侵识别方法

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电气技术与经济 2024年第4期 112-115页

作者：周仲波王大力肖力陈家辉田地贵州电网有限责任公司遵义供电局

变电站异物入侵场景具有多样性,导致不同类型的异物识别效果较差。对此,本文研究基于yolov5算法的无人值守智能变电站异物入侵识别方法。采用双目相机对场景进行同步拍摄和影像传感器输出,实现对变电站数据的采集。并基于采集到的变电... 详细信息

变电站异物入侵场景具有多样性,导致不同类型的异物识别效果较差。对此,本文研究基于yolov5算法的无人值守智能变电站异物入侵识别方法。采用双目相机对场景进行同步拍摄和影像传感器输出,实现对变电站数据的采集。并基于采集到的变电站数据使用yolov5算法实现异物识别。实验结果表明:所提方法的识别精度最高达到97%,具有实用性。

关键词： yolov5算法无人值守智能变电站异物入侵识别

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基于yolov5算法的农业机器人设计

电子制作 2024年第11期32卷 58-61页

作者：易思含李丹蓝欣晨梁滔柯宇赵越电子科技大学成都学院工学院四川成都610000

在农业发展中,虫害和环境等因素导致农作物受损,引发对生态保护和食品安全的关切,生产效率急剧下降,农业陷入低谷。为解决这一问题,设计了一款基于yolov5算法的智能监控识别机器人,以STM32C8T6最小系统板和树莓派为主控,结合蓝牙和USB... 详细信息

在农业发展中,虫害和环境等因素导致农作物受损,引发对生态保护和食品安全的关切,生产效率急剧下降,农业陷入低谷。为解决这一问题,设计了一款基于yolov5算法的智能监控识别机器人,以STM32C8T6最小系统板和树莓派为主控,结合蓝牙和USB摄像头进行信息采集与传输,并运用yolov5算法进行数据分析。通过轻量级网络设计、剪枝技术和量化方法[1],降低模型计算需求,解决小平台算力不足的问题。实验证明,该机器人在农田中识别植物和害虫方面具有高级视觉识别能力,实时监控环境,智能管理与控制,显著提升农业生产安全性和工作效率,为农业发展做出积极贡献。

关键词： yolov5算法树莓派无线传感实时监控视觉识别

改进yolov5算法的卡通动漫人物脸部检测方法

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哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：仲伟峰弓越刘杰哈尔滨理工大学自动化学院中国科学院自动化研究所

如今，许多出知名的卡通动漫IP衍生出的大量周边产品和文化影响力带来了不可估量的商业价值。针对当下不经创作者同意就私自盗用知名动漫IP用作盈利用途的现象，提出一种基于yolov5进行改进的卡通人物脸部检测方法。首先基于高效率和低F... 详细信息

如今，许多出知名的卡通动漫IP衍生出的大量周边产品和文化影响力带来了不可估量的商业价值。针对当下不经创作者同意就私自盗用知名动漫IP用作盈利用途的现象，提出一种基于yolov5进行改进的卡通人物脸部检测方法。首先基于高效率和低FLOPs的工程应用需求使用FasterNet网络对yolov5原有的骨干网络CSPDarknet53进行替换和改进以得到更加高效轻量化的模型。其次，针对卡通动漫形象脸部构成不规则的面部特点，利用非对称加权双向特征金字塔（ABiFPN）结构，对原特征融合模块进行改进来提升网络对矩形感受野的接收能力。通过测试结果表明，改进后的算法准确性提高、模型更加高效。相比于之前的yolov5模型，改进后的网络精确度达到了90.7%，提高了6.4个百分点，网络参数量减少了55%，能够满足实际使用需求。

关键词：卡通动漫人脸目标检测深度学习 yolov5算法

基于显著性加强和yolov5算法的输电线路异物快速识别方法研究

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自动化与仪器仪表 2024年第7期 340-342,346页

作者：高骞洪宇薛禾雨国网江苏省电力有限公司南京210018

输电线路是电网中非常重要的一部分,它是电力转移和传输的载体。但是在输电线路上会经常出现异物,进而导致输电故障,造成经济损失和安全隐患。输电线路异物的快速识别能够及时发现隐患,避免故障产生。为此,提出一种基于显著性加强和YOL... 详细信息

输电线路是电网中非常重要的一部分,它是电力转移和传输的载体。但是在输电线路上会经常出现异物,进而导致输电故障,造成经济损失和安全隐患。输电线路异物的快速识别能够及时发现隐患,避免故障产生。为此,提出一种基于显著性加强和yolov5算法的输电线路异物快速识别方法。结合某地区的输电线路检修相关图像数据进行验证,结果表明,该方法能够很好地提高输电线异物识别的精准度和速度。

关键词：显著性加强 yolov5算法输电线路异物快速识别